圖演算法-行業應用與實踐 嬴圖團隊 9787111749042 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202403*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：圖演算法-行業應用與實踐 ISBN：9787111749042 出版社：機械工業 著編譯者：嬴圖團隊 頁數：255 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1624170 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 這是一本全面講解當下主流圖演算法原理與工程實踐的著作，旨在幫助讀者在分析和處理各種複雜的數據關係時能更好地得其法、善其事、盡其能。 全書共10章：第1∼3章主要介紹圖的思維方式、圖演算法基礎以及如何評估圖演算法的效率；第4∼9章主要講解6類經典圖演算法，包括中心性演算法、相似度演算法、連通性和緊密度演算法、傳播與分類演算法、拓撲鏈接預測演算法、圖嵌入演算法等，一共20餘種演算法，詳細講解了這些演算法的原理、參數以及行業應用。第10章以案例的方式講解了圖演算法在金融、生物醫藥等領域的深度應用，旨在為廣大圖資料庫的使用者、開發者提供啟發性思考。 本書概念清晰、內容豐富、實用性強、語言流暢，深入淺出、重點突出，既適合入門讀者閱讀，又適合有一定圖資料庫基礎的進階人員閱讀。作者簡介 嬴圖團隊，一支致力於構建世界上最快、最直觀、最易用的下一代實時圖資料庫的國際化的技術研發與推廣團隊。自研的核心產品包括高性能圖計算與實時圖資料庫軟體，已構建了一整套針對數據資產管理、數據生命周期管理、數據治理指標管理的智能化產品矩陣。 致力於用圖資料庫（圖中台、圖計算引擎）、圖增強AI技術、BI技術等為金融、大健康、醫療等行業深度賦能，業務主要集中在數據治理、數字化轉型、流動性管理、資產負債管理、全面風險管理等領域。 團隊目前已獲得高密度并行圖計算、超級節點處理、高性能查詢語言及半結構化圖數據處理、海量數據導入、裝置、設備及存儲介質、資料庫深度路徑搜索、動態圖剪枝過濾等30多項技術成果和專利，100%自研並擁有全部底層架構，研發成果已成功服務於多家大型央企、國有企業及世界500強企業。 團隊成員孫宇熙、劉思燕、張建松等畢業於哈佛大學商學院、清華大學等世界知名學府，來自硅谷和全球100強企業，擁有豐富的海內外創業與技術工程經驗。目錄 前言第1章 圖思維方式 1 1 什麼是圖 1 1 1 人類到底是如何思考的 1 1 2 由一道面試題引發的思考 1 2 圖論與圖計算 1 2 1 圖論及其發展史 1 2 2 圖計算概述 第2章 圖演算法基礎 2 1 圖演算法的分類 2 2 圖分析與數據科學 第3章 如何評估圖演算法的效率 3 1 什麼是演算法效率 3 2 查詢模式、數據結構和計算效率 3 2 1 查詢模式 3 2 2 數據結構與計算效率 3 3 併發設計與加速 第4章 中心性演算法 4 1 節點度中心性 4 1 1 演算法歷史和原理 4 1 2 演算法複雜度與演算法參數 4 1 3 行業應用：零售信貸消費預測 4 2 接近中心性 4 2 1 演算法歷史和原理 4 2 2 演算法複雜度與演算法參數 4 2 3 行業應用：功能性場所選址 4 3 中介中心性 4 3 1 演算法歷史和原理 4 3 2 演算法複雜度與演算法參數 4 3 3 行業應用：交通樞紐評估 4 4 網頁排名 4 4 1 演算法歷史和原理 4 4 2 演算法複雜度與演算法參數 4 4 3 行業應用：互聯網網頁排名 4 5 虛假賬號排名 4 5 1 演算法歷史和原理 4 5 2 演算法複雜度與演算法參數 4 5 3 行業應用：社交網路惡意賬號識別 第5章 相似度演算法 5 1 傑卡德相似度 5 1 1 演算法歷史和原理 5 1 2 演算法複雜度與演算法參數 5 1 3 行業應用：度量學習模型的預測準確性 5 2 重疊相似度 5 2 1 演算法歷史和原理 5 2 2 演算法複雜度與演算法參數 5 2 3 行業應用：文本相似度比較 5 3 餘弦相似度 5 3 1 演算法歷史和原理 5 3 2 演算法複雜度與演算法參數 5 3 3 行業應用：人臉識別 5 4 歐幾里得距離 5 4 1 演算法歷史和原理 5 4 2 演算法複雜度與演算法參數 5 4 3 行業應用：異常檢測 5 5 皮爾森相關係數 5 5 1 演算法歷史和原理 5 5 2 演算法複雜度與演算法參數 5 5 3 行業應用：構建相關性網路 第6章 連通性和緊密度演算法 6 1 全圖k鄰 6 1 1 演算法歷史和原理 6 1 2 演算法複雜度與演算法參數 6 1 3 行業應用：企業影響力分析（工商和供應鏈圖譜） 6 2 三角形計算 6 2 1 演算法歷史和原理 6 2 2 演算法複雜度與演算法參數 6 2 3 行業應用：社交網路緊密性 6 3 二分圖 6 3 1 演算法歷史和原理 6 3 2 演算法複雜度與演算法參數 6 3 3 行業應用：地圖著色問題 6 4 連通分量 6 4 1 演算法歷史和原理 6 4 2 演算法複雜度與演算法參數 6 4 3 行業應用：中繼器網路安全係數 計算 6 5 最小生成樹 6 5 1 演算法歷史和原理 6 5 2 演算法複雜度與演算法參數 6 5 3 行業應用：電力、網路線路規劃 第7章 傳播與分類演算法 7 1 標籤傳播 7 1 1 演算法歷史和原理 7 1 2 演算法複雜度與演算法參數 7 1 3 行業應用：社交網路用戶興趣分類 7 2 k最近鄰 7 2 1 演算法歷史和原理 7 2 2 演算法複雜度與演算法參數 7 2 3 行業應用：手寫識別與離群點檢測 7 3 k均值 7 3 1 演算法歷史和原理 7 3 2 演算法複雜度與演算法參數 7 3 3 行業應用：基於向量聚類的圖像 顏色縮減 7 4 魯汶識別 7 4 1 演算法歷史和原理 7 4 2 演算法複雜度與演算法參數 7 4 3 行業應用：用戶社交關係分類 第8章 拓撲鏈接預測演算法 8 1 基於節點低階相似性 8 1 1 共同鄰居 8 1 2 AA指標 8 1 3 資源分配 8 1 4 優先連接 8 2 基於節點高階相似性 8 2 1 最短距離 8 2 2 Katz指標 8 2 3 重啟型隨機遊走 8 2 4 SimRank指標 8 3 行業應用：推薦系統 第9章 圖嵌入演算法 9 1 圖嵌入的目的 9 2 基於隨機遊走 9 2 1 隨機遊走概述 9 2 2 Skip-gram模型 9 2 3 負採樣 9 2 4 損失函數 9 3 基於圖神經網路 9 3 1 圖神經網路概述 9 3 2 圖卷積網路 9 3 3 GraphSAGE 9 4 行業應用：藥物不良反應預測 第10章 圖演算法實戰 10 1 在流動性風險管理中的創新應用 10 1 1 應用背景概述 10 1 2 傳統計量工具的痛點與圖變革 10 1 3 圖計算應用於流動性風險管理的優勢 10 2 在交叉性金融風險領域的識別與計量 10 2 1 交叉性金融風險的「蝴蝶效應」 10 2 2 識別並計量交叉性金融風險 10 2 3 圖計算在金融領域的應用 10 3 實時商業決策與智能 10 4 最終受益人查詢 10 5 實時欺詐識別 10 6 AI知識圖譜反洗錢與智能推薦 10 6 1 反洗錢場景 10 6 2 智能推薦場景 10 7 寄生蟲網路的研究 10 7 1 研究生態系統的痛點與解決思路 10 7 2 關於流行病的預防與研究 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
